우리 데이터가 AI에 쓸 수 있는 상태인지 모르겠어요.
데이터셋을 올리면, 몇 주씩 정제하기 전에 준비도 갭부터 바로 확인합니다.
데이터·맥락 개선
Syntitan · AI-Ready 데이터 플랫폼
엔터프라이즈 데이터를 AI‑Ready로. 모든 실행은 추적 가능하게.
Syntitan은 데이터가 AI에 쓸 수 있는 상태인지 진단하고, 사용할 수 있게 준비하며, 모든 AI·에이전트 실행을 그 뒤의 데이터 상태까지 추적합니다.
AI가 막히는 지점
네 가지 문제, 하나의 워크플로우.
대부분의 팀은 네 가지 문제 중 하나로 Syntitan을 시작합니다. 그다음 워크플로우는 동일합니다.
가장 좋은 데이터가 제한에 묶여 있어요.
민감하거나 규제 대상인 데이터를 AI 워크플로우에 들어가기 전에 제한 데이터 전용 경로로 준비합니다.
제한 데이터 준비PoC는 됐는데, 프로덕션에서 깨졌어요.
PoC 데이터는 고정이지만 프로덕션은 바뀝니다. Syntitan이 모든 AI 실행 뒤의 데이터 상태를 보존합니다.
상태 고정 & 실행 연결우리 에이전트는 데이터가 아니라 추측으로 답해요.
데이터셋이 AI 사용에 맞게 검증·준비된 뒤에만 에이전트를 실행하세요.
준비된 데이터 위의 에이전트Syntitan으로 그 외 가능한 것
모델 API를 평가 중인가요?
내부 데이터가 목표 모델에 필요한 신호와 맥락을 갖췄는지 미리 살펴봅니다.
프로덕션 데이터가 드리프트하고 있나요?
실시간 데이터를 AI-Ready 기준선과 비교해 무엇이 움직였는지 봅니다.
어떤 데이터 버전이 맞는지 팀마다 의견이 다른가요?
리포트·에이전트 출력·의사결정을 같은 Release State에 고정해, "누구 파일이냐"에서 "무엇이 바뀌었느냐"로 논의를 옮깁니다.
가장 먼저, 문제가 보입니다.
Syntitan은 파이프라인이 아니라 데이터셋에서 시작합니다. 첫 화면에서 AI를 위한 데이터 준비도(data readiness for AI)를 진단해, 무엇이 AI를 막고 무엇을 고쳐야 할지 바로 보여줍니다.
작동 방식
Syntitan은 두 가지 데이터 갭을 메웁니다.
AI는 그 뒤에 있는 데이터 상태만큼만 준비돼 있습니다.
엔터프라이즈 데이터를 AI-Ready로
엔터프라이즈 데이터는 대개 흩어져 있고, 제한돼 있고, AI에 필요한 맥락이 빠져 있습니다. Syntitan은 내부 데이터 소스에 연결해 구조와 의미를 이해하고, 민감 요소를 감지하고, 데이터를 통제된 AI-Ready 상태로 준비합니다.
그래서 팀은 흩어진 엔터프라이즈 데이터에서, 모델·에이전트·애플리케이션이 실제로 쓸 수 있는 믿을 만한 AI 입력으로 넘어갑니다.
Syntitan이 준비하는 것
AI 준비도맥락 보강통제된 접근제한 데이터 준비
AI 실행을 재현 가능하게
AI 결과는 데이터 상태가 바뀌면 함께 달라집니다. Syntitan은 승인된 AI-Ready 데이터 상태를 통제된 버전으로 릴리스하고, 모든 AI·에이전트 실행을 사용된 정확한 데이터 상태에 묶습니다.
그래서 결과가 달라져도 팀은 무엇이 바뀌었는지 추적하고, 버전을 비교하고, 이전 결과를 자신 있게 재현합니다.
Syntitan이 통제하는 것
AI-Ready 상태 릴리스Run BindingData Diff재현성
첫 번째 갭만 풀면 Syntitan은 전처리처럼 보입니다. 두 번째만 풀면 저장소처럼 보입니다. Syntitan은 둘을 잇습니다. 들어올 때의 준비도, 나갈 때의 provenance(데이터 출처 추적)까지.
Syntitan 워크플로우
원본 데이터에서 추적 가능한 AI 실행까지, 하나의 흐름.
1
진단
준비도 갭을 봅니다.
2
개선
데이터와 맥락을 개선합니다.
3
준비
제한 데이터를 전용 경로로 보냅니다.
4
릴리스
AI-Ready 상태를 고정합니다.
5
연결
모든 실행을 그 상태에 연결합니다.
6
추적
비교하고, 재현하고, 검토합니다.
7
활성화
준비된 상태 위에서 에이전트를 실행합니다.
워크플로우 상세
Syntitan이 데이터를 AI-Ready로 만드는 법
엔터프라이즈 데이터를 AI-Ready 운영 상태로 만드는 네 단계.
상태 고정 & 실행 연결
AI-Ready만으로는 충분하지 않습니다.
AI-Ready만으로는 충분하지 않습니다.
상태가 고정돼야 합니다.
Release State는 고정된 AI-Ready 데이터 상태입니다. 모든 분석·에이전트 실행·운영 검토가 그 상태로 되짚습니다.
새 릴리스
이번 릴리스는 v4로 게시됩니다.
버전 기록
6월 28일 오후 8:02
민감 필드 처리 완료. product_category 컬럼 의미 추가. v2 대비 분포 안정적.
6월 25일 오전 11:18
클래스 밸런싱 적용 · 저신호 컬럼 제거
6월 25일 오전 10:16
최초 업로드
v3 게시 완료.
정제된 데이터셋도 드리프트할 수 있고, 변환된 파일도 잘못 재사용될 수 있습니다.
Release State는 스냅샷이 아니라, 모든 AI 실행이 되짚는 운영 기준점입니다.
AI 결과가 바뀌면,
데이터 상태부터 보세요.
모든 AI·에이전트 실행이 Release State에 묶입니다. 결과가 움직이면 조사는 추측이 아니라 데이터 상태에서 시작됩니다.
Diff · 버전 간 주요 변경 3개
- 1고가치 고객의 클래스 분포 변화영향: 높음 · 세그먼트 분포 비교
- 2제품 카테고리 맥락 누락영향: 보통 · 컬럼 의미 추가
- 3account_age에 새로운 결측 패턴영향: 보통 · 결측 보존 또는 보정
Run Binding
이 실행을 만든 데이터 상태는?
모든 AI·에이전트 실행이 사용된 정확한 Release State에 연결됩니다.
Diff
두 상태 사이에 무엇이 바뀌었나?
두 Release State를 비교해 결과 변화의 유력한 원인 상위 항목을 드러냅니다.
Reproduce
이전 상태를 다시 들여다볼 수 있나?
이전 실행이 사용한 데이터 상태를 복원해 증거에서 조사할 수 있게 합니다.
준비된 데이터 위에서 실행되는 에이전트, 계속 늘어납니다.
일반 에이전트는 가정에서 답합니다. Syntitan 에이전트는 의미적 맥락이 붙은 검증된 데이터 상태 위에서 실행됩니다.
실제 응답 분포를 재현한 10만명 합성 페르소나
합성 페르소나로부터 설문 응답을 생성하고 행동 패턴을 분석합니다.
결과 리포트
어떤 고객에게 집중할지, ROI까지 시뮬레이션
고객을 행동 및 인구 통계에 따라 세분화하고 ROI 기반 전략을 시뮬레이션합니다.
결과 리포트
고객이 떠나기 전, 미리 잡는 이탈 신호
행동 신호로부터 위험에 처한 고객을 식별하고 이탈을 예측하며 유지 전략을 제안합니다.
결과 리포트
매출·이탈 영향을 미리 검증하는 출시가 시뮬레이션
가격 민감도를 분석하여 수익 및 이탈 영향을 고려한 출시 가격을 추천합니다.
결과 리포트
보유한 모델·에이전트가 있으신가요?
API 연결로 AI-Ready 적용 전후 성능을 비교해 드립니다.
아키텍처 리뷰 신청찾으시는 에이전트가 없으신가요?
원하는 분석 시나리오를 알려주시면, 맞춤 에이전트를 설계해 드립니다.
아키텍처 리뷰 신청
검증 & 적합성
Syntitan이 4주 만에 가치를 증명하는 방법
4주, 4번의 릴리즈. 6개월 로드맵이 아니라 매주 금요일 AI를 돌릴 수 있는 데이터 상태가 나옵니다.
문제를 본다
데이터셋 업로드 → 준비도 검증
데이터셋을 개선한다
AI-Ready 개선 → 전후 비교
상태를 고정한다
Release A/B → 연결된 실행
무엇이 바뀌었는지 추적한다
Diff 상위 3 → 데이터 상태 재현
팀이 보통 여기서 시작합니다
팀이 어디서 시작하든, 길은 하나의 Release State로 닿습니다.
AI가 깨졌을 때, 원인이 데이터인지 실행인지 어떻게 압니까?
Run Binding, Release State, Diff가 기억이 아니라 증거에서 원인을 좁힙니다.
이 결과를 만든 데이터 상태를 증명할 수 있습니까?
모든 리스크 분석이 Release State에 묶이고, 내부 검토가 들여다볼 수 있는 버전 기록이 남습니다.
지난 캠페인에 쓴 정확한 세그먼트를 다시 만들 수 있습니까?
캠페인 데이터 상태를 릴리스하고 버전 간 전후 변화를 비교합니다.
지난달 분석을 재현하는 데 얼마나 걸립니까?
반복 분석이 같은 Release State에 붙어 있어, 재현이 재구축이 아니라 클릭 한 번입니다.
예측 결과가 매 분기 뚜렷한 이유 없이 바뀌나요?
민감한 인사 데이터를 제한 데이터 전용 경로로 준비하고, 분석 상태를 릴리스한 뒤 분기별로 비교하세요.
Syntitan이 AI 데이터 스택에서 차지하는 자리
Syntitan은 팀이 이미 쓰는 도구를 대체하지 않습니다. 엔터프라이즈 데이터와 AI 실행 사이의 빠진 단계를 채웁니다.
한 줄로 보는 Syntitan
원본 엔터프라이즈 데이터에서, 프로덕션 AI와 에이전트 워크플로우를 위한 고정되고 추적 가능한 AI-Ready 데이터 상태까지의 경로입니다. data provenance가 함께 붙습니다.
-
데이터 플랫폼
엔터프라이즈 데이터를 저장합니다. 웨어하우스·레이크하우스·파이프라인.
Syntitan이 더하는 것그 위에 AI-Ready 데이터 상태. 검증, 개선, 릴리스.
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데이터 품질 도구
이슈를 감지합니다. 결측률, 타입 오류, 스키마 드리프트.
Syntitan이 더하는 것AI 준비도 검증, 의미적 맥락 개선, 그리고 고정된 Release State.
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옵저버빌리티 도구
파이프라인·모델·시스템에서 무언가 바뀌었음을 감지합니다.
Syntitan이 더하는 것어떤 데이터 상태가 바뀌었는지까지. Release State 간 Diff, 이전 상태 재현.
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에이전트 도구
데이터 위에서 에이전트와 에이전트 워크플로우를 실행합니다.
Syntitan이 더하는 것에이전트가 실행할 준비된 데이터 상태. 출력이 추측이 아니라 데이터에 기반합니다.
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민감 데이터 변환 도구
합성 변환, 민감 데이터 준비.
Syntitan이 더하는 것더 넓은 워크플로우 안의 한 진입 경로. 준비도 → 개선 → 릴리스 → 연결 → 추적.
FAQ
자주 묻는 질문
Syntitan은 AI-Ready Data Platform으로, 엔터프라이즈 팀이 데이터 준비도를 진단하고, 데이터와 맥락을 개선하며, 제한 데이터를 준비하고, 고정된 AI-Ready 상태를 릴리스하고, 모든 AI·에이전트 실행을 그 상태까지 되짚을 수 있도록 돕습니다.
AI-Ready Data Platform은 준비도를 검증하고, 데이터와 맥락을 개선하며, 제한 데이터를 준비하고, 프로덕션 AI 실행을 고정된 데이터 상태에 묶어, 엔터프라이즈 데이터를 AI 사용에 맞게 준비합니다.
대부분의 기업 데이터는 아직 준비되지 않았습니다. Syntitan은 활용성·무결성·맥락·추적성 전반에서 AI를 위한 데이터 준비도를 진단하고, 데이터를 몇 주씩 정리하기 전에 모델·에이전트 사용을 막는 구체적인 갭을 보여줍니다.
Syntitan은 데이터 준비도를 검증하고, 데이터 값과 맥락을 개선하며, 제한 데이터를 준비한 뒤, 그 결과를 모든 AI·에이전트 실행이 바인딩할 수 있는 릴리스된 AI-Ready 상태로 고정합니다.
AI Readiness Qualification은 데이터를 AI 모델이나 에이전트가 신뢰성 있게, 추적 가능하게 쓸 수 있는지 점검합니다. 활용성·무결성·맥락·일관성·재현성·추적성 전반의 갭을 드러냅니다.
AI-Ready Enhancement는 데이터 값·분포·클래스 균형을 고치고, AI 시스템이 데이터의 의미를 이해하는 데 필요한 맥락을 더합니다.
Release State는 고정된 AI-Ready 데이터 상태입니다. 한 번 릴리스되면 분석·에이전트 실행·운영 검토의 기준점이 됩니다.
Run Binding은 모든 AI·에이전트 실행을 그 실행에 사용된 Release State에 연결합니다.
Diff는 두 Release State를 비교해 둘 사이에 무엇이 바뀌었는지 좁힙니다. Reproduce는 이전 데이터 상태를 복원해 팀이 증거에서 조사할 수 있게 합니다.
Syntitan은 실시간 프로덕션 데이터를 릴리스된 AI-Ready 기준선과 비교해, 어떤 필드와 분포가 움직였는지 드러낼 수 있습니다.
Syntitan 에이전트와 에이전트 워크플로우는 원본 파일이 아니라, 의미적 맥락이 붙은 검증된 데이터 기반 상태 위에서 실행됩니다. 그 출력은 모든 팀이 쓰는 같은 Release State를 공유합니다.
데이터 플랫폼은 데이터를 저장·처리합니다. 데이터 품질 도구는 이슈를 감지합니다. 옵저버빌리티 도구는 무언가 바뀌었음을 감지합니다. Syntitan은 이들과 AI 실행 사이에 자리합니다. 데이터가 준비됐는지 검증하고, 데이터와 의미적 맥락을 개선하며, 상태를 Release State로 고정하고, 모든 AI·에이전트 실행을 그 상태에 묶어둡니다. 다른 도구는 설명하거나 감지하지만, Syntitan은 준비합니다.
선정된 디자인 파트너 대상으로, Syntitan은 전체 평가를 돌리기 전에 내부 데이터가 목표 모델에 필요한 신호와 맥락을 갖췄는지 미리 살펴볼 수 있습니다.
지금 AI는 어떤 데이터 상태 위에서 돌고 있나요?
대부분의 팀은 답할 수 없습니다. 한 번의 업로드로, Syntitan은 답합니다.